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文件名称: 第三讲:李群与李代数.pptx
  所属分类: 机器学习
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  下载次数: 0
  上传时间: 2020-06-10
  提 供 者: Whif****
 详细说明:上一讲,我们介绍了三维世界中刚体运动的描述方式,包括旋转矩阵、旋转向量、欧 拉角、四元数等若干种方式。我们重点介绍了旋转的表示,但是在 SLAM 中,除了表示之 外,我们还要对它们进行估计和优化。因为在 SLAM 中位姿是未知的,而我们需要解决什 么样的相机位姿最符合当前观测数据这样的问题。一种典型的方式是把它构建成一个优化 问题,求解最优的 R; t,使得误差最小化。 如前所言,旋转矩阵自身是带有约束的(正交且行列式为 1)。它们作为优化变量时, 会引入额外的约束,使优化变得困难。通过李群——李代数间的转换关系,我们希望把位 姿估计变成无约束的优化问题,简化求解方式。由于读者可能还没有李群李代数的基本知 识,我们将从最基本的开始讲起。
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